基于EMD的自适应信号去噪MATLAB工具箱

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了基于经验模态分解（EMD）的自适应信号去噪功能，通过分解信号为IMF分量并依据能量与频率特征智能筛选噪声，有效处理非线性非平稳信号，提升信噪比。

详 情 说 明

基于经验模态分解（EMD）的信号去噪系统

项目介绍

本项目实现了一种基于经验模态分解（EMD）的自适应信号去噪算法，专门针对非线性、非平稳信号的噪声处理问题。系统通过EMD算法将输入的复杂信号自适应地分解为一系列本征模态函数（IMFs），然后根据各IMF分量的能量特征和频率特性智能识别噪声主导分量，采用阈值处理技术进行选择性滤除，最终重构得到纯净的有效信号。

功能特性

• 自适应分解：采用经验模态分解技术，无需预设基函数，自适应分解非平稳信号
• 智能噪声识别：基于IMF的能量分布和频率特性自动区分噪声分量与信号分量
• 多格式支持：支持.mat文件、.csv文件及直接数组输入等多种数据格式
• 全面可视化：提供IMF分解结果、噪声分离效果、频谱对比等多种分析图表
• 性能量化：输出信噪比改善指标，量化评估去噪效果
• 参数灵活：支持采样频率设置、噪声等级调整等参数配置

使用方法

基本使用

1. 准备输入信号数据（.mat、.csv或数值数组）
2. 设置信号采样频率（单位：Hz）
3. 运行主程序，系统将自动完成信号分解、噪声识别和信号重构
4. 查看输出的去噪信号及各项分析结果

参数配置

• 采样频率：必须参数，用于正确的频率分析和阈值计算
• 噪声等级：可选参数，默认为自适应估计，用户可根据实际情况调整
• 信号长度：系统支持变长信号处理，自动适配不同数据长度

输出结果

• 去噪后的纯净信号（与原信号等长的时间序列）
• 各阶IMF分解结果可视化图表
• 噪声分量与有效信号的分离展示
• 去噪前后信号频谱对比图
• 信噪比改善量化指标（SNR improvement）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：100MB可用空间

文件说明

主程序文件集成了系统的全部核心功能，包括信号数据的读取与预处理、经验模态分解的执行、本征模态函数的分析与筛选、基于阈值准则的噪声分量滤除、去噪信号的重构生成，以及结果可视化和性能指标计算等完整处理流程。该文件作为整个系统的入口点，实现了从原始噪声信号输入到最终去噪结果输出的全自动化处理。